最新利用python进行吃鸡(绝地求生)可视化分析，2024年最新头条面试后多久给结果-优快云博客

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最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

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Python 电子书100本

Python 学习路线规划

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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从图中可以看出来，港口，军事基地，p城，学校等这些红色的地方伤亡人数最大，而且很明显能看出下岛的两座桥上网率也很大，想来钢枪还是躲开人群都可以借鉴

#森林击杀图 fig, ax = plt.subplots(figsize = (24,24)) ax.set_xlim(0, 4096); ax.set_ylim(0, 4096) ax.imshow(bg) ax.imshow(colors2, extent = extent2, origin = 'lower', cmap = cm.RdBu, alpha = 1) plt.gca().invert_yaxis() plt.colorbar() plt.title('森林地图击杀率图')

在这里插入图片描述

这是森林击杀图，和森林死亡图基本重合，有人在的被击杀的地方就肯定有人击杀，不过要是仔细看的话，还有一点的差异，这便是LYB的藏身之地。

#沙漠地图 bg = imread('miramar.jpg') hmap, extent = heatmap(plot_data_mv[:,0], plot_data_mv[:,1], 1.5, bins = 800) alphas = np.clip(Normalize(0, hmap.max()/200, clip=True)(hmap2)*1.5, 0.0, 1.) colors2 = Normalize(hmap2.max()/100, hmap2.max()/20, clip=True)(hmap2) colors2 = cm.rainbow(colors2) colors2[..., -1] = alphas2 hmap2, extent2 = heatmap(plot_data_mv[:,0], plot_data_mv[:,1], 1.5, bins = 800) alphas2 = np.clip(Normalize(0, hmap2.max()/200, clip=True)(hmap2)*1.5, 0.0, 1.) colors = Normalize(hmap.max()/100, hmap.max()/20, clip=True)(hmap) colors = cm.rainbow(colors) colors[..., -1] = alphas a = colors2[...,-1] colors3 = colors2 colors3[...,-1] = np.clip(abs(colors2[...,-1]-colors[...,-1]),0.0,1.) np.mean(colors2[...,-1]-colors[...,-1])

#沙漠LYB图 fig, ax = plt.subplots(figsize = (24,24)) ax.set_xlim(0, 1000);ax.set_ylim(0, 1000) ax.imshow(bg) #ax.imshow(colors, extent = extent, origin = 'lower', cmap = cm.Blues, alpha = 0.5) ax.imshow(colors3, extent = extent2, origin = 'lower', cmap = cm.Reds, alpha = 0.5) plt.gca().invert_yaxis() plt.title('沙漠地图击杀率图') #通过对比击杀率和死亡率，寻找lyb藏身之地 #color3,击杀率大于死亡率的地方

在这里插入图片描述